为什么说,中国将在AI领域与美国齐头并进?

不知你是否留意,最近一两年,许多西方媒体和分析机构,都不吝惜对中国在人工智能领域的赞誉,并将其视作除美国之外,培育AI最适宜的热土。譬如去年《纽约时报》在走访一众美国政府官员和IT精英之后,得出一个谨慎结论:在AI的广袤疆域,中国将与美国齐头并进。

在他们看来,当创新经济演化到AI这一崭新的技术转捩点:深度学习技术起跑线的相对公平;庞大的数据量;巨头们的全力投入;创业公司在垂直领域的各自耕耘;以及顶层政策勾勒出的广阔蓝图,或许将给予中国AI市场弯道超车的机遇。

这并不难理解,与西方发达国家相比(尤其是在经济层面日渐凋敝的欧洲大陆),中国作为“后发现代型”国家,巨大的经济体量,让其必须拥有更迫切的产业升级诉求,而随着产业升级不断深化,以人工智能和大数据为代表的数字经济,势必对宏观经济产生巨大的拉动作用,去年中国数字经济规模达到27.2万亿元人民币,对GDP的贡献高达32.9%,倘若一切顺利,2025年数字经济有望成为中国经济发展的第一引擎——而作为未来商业文明的基础设施,实现这一目标,必然需要AI在不同领域落地生根。

事实上,倘若仔细聆听就会发现,AI落地的声音,要比许多人想象中的更为清澈——要知道,最近AI领域一大趋势就是大额融资频发,据清华大学发布的《中国AI发展报告2018》显示:2017年全球人工智能投融资总规模达395亿美元,融资事件1208笔,其中中国的投融资总额达到277.1亿美元,融资事件369笔,占全球总额的70%,融资笔数达31%。

与“资本寒冬”的认知相悖,中国AI投融资的热情升温,很大程度上是资本已敏锐察觉到AI与各个行业嫁接的无限前景——无论从何种角度,如今AI的演化阶段,都颇为类似19世纪电气革命催生出的“电器”物种大爆发,作为一项通用技术,AI正处于从“电”向“电器”无限细分的关键期,市场需求会日趋旺盛。

当然,这也意味着,各大国内科技企业纷纷加码AI投入,尤其是投入巨大精力,在全球范围广纳良才,毕竟所有人心照不宣,如今这场AI军备竞赛,本质上还是“人才之战”的又一次翻版——就像科技史上多次重复的那样,他们非常清楚,在任何平台级技术诞生伊始,许多看似无法解决的问题,本质上就是因为从事这个行业的人太少了,上一个例子就是移动互联网初期,只有当盘踞在Android生态上的全球工程师足够多,才能构建出繁茂的移动互联网生态体系。

人工智能亦如此,必须承认,与AI在不同领域即将释放的潜能相比,拥有AI专业知识的人才却并未以同样速度增长,领英去年发布的《全球AI领域人才报告》就勾画出一条重要线索:过去三年,在全球范围内,通过领英发布的AI职位数量从2014年的5万飙升至2016年的44万,增长近8倍。

尤其在中国AI市场,相比于杞人忧天的“资本荒”,“人才荒”可能更接近真相。

而某种程度上,仔细剖析这份人才报告以及领英这家公司,或许是理解中国AI人才现状,以及AI自身技术发展逻辑的一条捷径。

中国AI人才现状

摊开这份全球AI人才地图,截至去年一季度,全球AI领域专业技术人才数量超过190万,其中美国人才总数超过85万,位居第一;中国人才总数超过5万人,位列第七。

尽管历史底蕴的差异,让中美在人才基数上有一定差距,但如前所述,中国AI市场的发展后劲更足,产业落地的速度也更快——且中国本土AI人才也在不断缩小与美国的差距。

报告也从侧面印证了这一点。譬如,相比于大洋彼岸,中国年轻一代技术人才的占比更高,28-37岁中青年是AI领域发展主力军,占AI发展总人数的50%以上,并有着不俗表现——而比年龄更重要的,是中国AI从业者在教育背景上更具竞争力,《全球AI领域人才报告》显示:全球AI从业者普遍拥有较高学历,但在中国,这个数字明显更高一筹,中国在研究生及以上学历的人才占比为62.1%,高于美国的56.5%。

这也不难理解,更像是“学好数理化”思潮在今天的持续蔓延,中国在计算机,电子与电气工程,物理和数学等专业的高等教育上全球领先,而这些学科恰是从事AI应用开发的基石,可兑现出巨大的AI人力资源优势,就像李开复所言:“中国每年毕业上百万工程师,一名优秀的数学和计算机专业应届毕业生经过6个月培训,就可以进入人工智能行业,成为合格的人工智能工程师。”

而除了本土人才成长机制的雄厚,作为中国AI人才输入的重要窗口,更具实战经验的海外华人,亦是一股不可忽视的力量。

如你所知,在全球范围内,华人力量正日渐崛起,但各种复杂原因所致,华人在海外的职场生涯,存在一个隐形的天花板。领英数据显示,目前在海外华人技术人才中,拥有总监及以上职位的仅占10.7%左右,而美国所有AI人才中,总监及以上级别人才占比为20.6%。

但与此同时,在天平的另一端,夹杂在“海归回国潮”的宏大背景下,中国对海外AI人才的吸引力却在不断增加,新增AI行业从业者中具有留学背景的人才数量正不断上升——且美国已成中国AI领域最大人才回流来源国,占比超过四成。

最近十年,回国已是许多海外精英价值变现的最佳途径,就像领英中国公共事务总经理王延平所言:“领英所特有的技能认证、人脉链接等数据颗粒,通过平台化学反应形成了一个‘人才区块链’的概念。全球将近6亿的职场人士在这个人才区块链上有效链接并进而自动校准,确保了人才信息的真实不可篡改,确保了宏观人才变化的实时记录。基于此,领英‘经济图谱’研究可以准确透视人才发展趋势。我们近期的研究明确显示,随着中国经济的不断发展和产业转型,中国已经从人才输出国向人才引力场转变,越来越多的海归和外籍人才正在考虑或已经获得了中国的工作机会。新一线城市在商业上的创新能力和创新速度逐渐达到世界水平,迸发出愈发强烈的国际人才吸引力。”

这种吸引力,对技术人才来说尤为按捺不住。忘了从哪看到一则对话,一位AI科学家决定从美国回到中国工作,有人问他为什么,他给出了一个直觉上很难反驳的回答:这个时代全人类有两个最大变量,一个是中国,一个是人工智能,对于我这样的人,当然应该回中国去做人工智能。

嗯,他很有可能是对的。

AI的运行逻辑

不过在这两个变量里,多数人可以试着理解中国,但对于何为人工智能,则多少有些一知半解。

那今天我们不妨“饮水思源”,就以《全球AI领域人才报告》的发布者领英为样本,剖析下人工智能在职业社交上的可能性——事实上,除了通过大数据洞悉全球AI人才走势,领英自己,就是全球最有资格谈论人工智能的公司之一。

从2006年部署AI开始,AI已成领英的核心产品策略和文化。不同于一些公司将AI视作“佐料”,添置在对特定经验的优化过程中,领英将AI渗透进整个平台的毛细血管——几乎没有哪个功能没有被AI加持,用领英人工智能团队负责人Deepak Agarwal的话说,AI之于领英,就如氧气一般重要。目前他正带领数百人的团队,持续不断地通过人工智能,推动领英整个社交体系的变革。

而这种推动的原始动力,无疑是源于数据。众所周知,在深度学习框架下的AI竞争中,数据本身即是最坚实的护城河,而领英正是一个庞大数据池,上面盘踞着数亿用户真实的职业档案,每份档案背后又涵盖教育信息,职业背景,关系网络和最新动态等丰富的细分数据;此外,这里还拥有千万级别的公司主页和有效职位信息,在算法的不断驱动下,这些动态更新的数据,会迸发出巨大价值。

譬如,它可以颠覆传统时代,复杂且充满不确定性的招聘流程,领英可以根据档案,工作经历,教育背景,技能,社会活动等不同数据的交叉比对,完成精准匹配:当你更新领英档案,系统会自动推荐所有你可能感兴趣的职位——数据显示,利用AI提升“可能感兴趣的工作”这一功能的个性化程度,使得用户工作申请数量提升了30%。

而切换到招聘视角,当企业发布一个职位后,通过智能匹配,HR收到的站内推荐,都是基于人工智能自动产生,这让他们收到的站内信回复比率提高了45%。

更重要的是,遵循着网络经济的收益递增原理,以数据为血液的人工智能产品,会卷入“越多人使用它就越聪明,越聪明就有更多人使用”的循环,领英亦如此,其机器算法已实现“自我学习”和“自我进化”,就像Deepak Agarwal所言:“机器算法会根据人才推荐的反馈结果进行追踪,收集所有反馈结果并进行汇总分析,也会不断进行算法的校正与完善,最后会形成一个整体的算法系统,因此机器算法不仅仅根据招聘关键词进行推荐,还是需要综合多方面的因素,才能做到智能化的推荐。”

当然,在求职和招聘体系之外,AI也在领英无所不在,随便举几个例子:比如,基于“您可能知道的人”功能,领英可以推荐用户与相关适合的人建立联系,这正是受益于机器的智慧。

再比如,利用人工智能给用户推送与其相关,且对其有用的内容,让每个用户主页上的内容得以实现千人千面,这也使领英上文章推送的数量增加了10%-20%。

当然,在领英这个资源池,AI的福祉也同样惠及B端市场——譬如领英营销解决方案,就是由AI充分加持:它可通过人工智能将广告投放给最相关的用户,通过分析用户的喜好,点击和访问活动等属性找到适合的人群,提高销售的投资回报率;还可通过人工智能为销售人员扩大目标受众数量,找到更多拥有类似背景的目标对象。2016年,领英营销解决方案正式落地中国,这种真实性和精确性,受到广告主的一致认可。

而值得一提的是,除了在既有产品上大做文章,为了更好地将AI深入领英骨髓,推动整个社交体系的持续进化,领英还建立了人工智能学院,以便更高效地让员工(尤其是工程和产品相关的员工)具备相关知识,学院针对不同工作角色和业务需求设置了不同课程,正如领英科学与工程负责人Craig Martell所言:“我们的目标是在领英范围内推广人工智能,这将使我们的所有员工与人工智能专家拥有共同的语言,有利于促进进一步合作,并使我们继续为会员提供更多价值。”

结语

嗯,用AI创造更多价值,是这个时代技术带来人类的最大变量。

要知道,人类社会发展的底层驱动力永远都是技术——以及更重要的,让“技术扩散”的商业化过程。令人欣喜的是,不同于过去数十年其他几次由学术研究主导的AI浪潮(最终偃旗息鼓),无论从宏观上的《全球AI领域人才报告》,还是微观上领英这家公司对AI的驾轻就熟,都不难发现,这轮AI热潮是以满足用户需求,解决社会问题的商业行为主导,它正在全速奔进,成为接棒互联网的下一代基础设施。

而我相信,这个过程,要比大多数人想象中的更为迅猛。

李北辰/文            知名科技自媒体,致力于为您提供文字优雅的原创科技文章。微信公号:李北辰;个人微信:libeichenniubi

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